Построение графика PX.

Графически построение PX возможно двумя способами:

а) в линейных координатах (по оси x - P_лт, по оси y - P_обн);

b) в Z-координатах (так называемых «двойных нормальных» координатах: по оси x - Z _лт, по оси y - Z _обн).

Построение графика РХ в общем виде в обычной системе координат нами уже производилось в 2.2.3 (см. рис.8). При построении РХ этим способом по экспериментальным данным достаточно нанести на поле графика две точки с координатами, полученными в 1 и 2 сериях (рис.13).

Для каждой экспериментальной точки определяются доверительные интервалы (при выбранной доверительной вероятности β) по осям P_обн и P_лт – на рисунке они представлены в виде горизонтальных и вертикальных отрезков, проходящих через экспериментальные точки. На практике построение такой PX применяется редко, так как не дает простого способа графического расчета d¢.

Гораздо чаще встречается построение PX в Z-координатах, которые также называются двойными нормальными координатами, поскольку построены исходя из предположения, что исходные величины подвергаются Z-преобразованию Фишера, опирающемуся на нормальный (гауссовский) закон распределения плотности вероятности. В используемом нами подходе предполагается, что распределения сенсорных эффектов f(s) и f(n) подчиняются именно нормальному закону распределения.

Рис.13. Рабочие характеристики наблюдателя в линейных (слева) и двойных нормальных (справа) координатах (β ≤ 0, 95)

Для того, чтобы построить PX в Z-координатах, надо перевести значения P_обн и P_лт в Z-единицы. Сделать это можно, используя специальные таблицы Z-преобразования, где даны рассчитанные значения интеграла нормального распределения, и которые приводятся в любом руководстве по теории вероятности и математической статистике.

Для нашего примера имеем:

I серия:

II серия:

Теперь, используя Z-координаты, строим новый вариант PX (см. рис.13, справа). Функция PX в этих координатах представляет собой прямую, проходящую через экспериментальные точки и параллельную главной диагонали. Понятно, что построить такую линейную функцию гораздо легче, чем сложную кривую, какой является РХ в обычных координатах.